Out-of-the-box-Vektor-Store-Konnektoren (Vorschau)

Warnung

Die Funktionalität des Semantischen Kernel-Vektorspeichers befindet sich in der Vorschau, und Verbesserungen, die Änderungen erfordern, können unter begrenzten Umständen noch vor der Veröffentlichung auftreten.

Warnung

Die Funktionalität des Semantischen Kernel-Vektorspeichers befindet sich in der Vorschau, und Verbesserungen, die Änderungen erfordern, können unter begrenzten Umständen noch vor der Veröffentlichung auftreten.

Der semantische Kernel bietet eine Reihe von out-of-the-box Vector Store-Integrationen, die die Ersten Schritte mit der Verwendung von Vector Stores erleichtern. Außerdem können Sie mit einem kostenlosen oder lokal gehosteten Vector Store experimentieren und dann bei Bedarf einfach zu einem Dienst wechseln.

Wichtig

Semantische Vektorspeicher-Connectoren werden von verschiedenen Quellen erstellt. Nicht alle Connectors werden als Teil des Microsoft Semantic Kernel Project verwaltet. Achten Sie bei der Prüfung eines Connectors darauf, Qualität, Lizenzierung, Support usw. zu bewerten, um sicherzustellen, dass sie Ihren Anforderungen entsprechen. Überprüfen Sie außerdem die Dokumentation der einzelnen Anbieter auf detaillierte Versionskompatibilitätsinformationen.

Wichtig

Einige Connectors verwenden intern Datenbank-SDKs, die von Microsoft oder vom Datenbankanbieter nicht offiziell unterstützt werden. In der Spalte Verwendet offiziell unterstützte SDKs wird aufgelistet, welche offiziell unterstützte SDKs verwenden und welche nicht.

Vektorspeicher-Konnektoren	C#	Verwendet offiziell unterstütztes SDK	Verantwortlicher / Anbieter
Azure AI Suche	✅	✅	Microsoft Semantic Kernel Project
Cosmos DB MongoDB (vCore)	✅	✅	Microsoft Semantic Kernel Project
Cosmos DB No SQL	✅	✅	Microsoft Semantic Kernel Project
Couchbase	✅	✅	Couchbase
Elasticsearch	✅	✅	Elastisch
Farbton	Geplant
In-Memory	✅	nicht zutreffend	Microsoft Semantic Kernel Project
Milvus	Geplant
MongoDB	✅	✅	Microsoft Semantic Kernel Project
Neon Serverless Postgres	Verwenden von Postgres Connector	✅	Microsoft Semantic Kernel Project
Kiefernzapfen	✅	❌	Microsoft Semantic Kernel Project
Postgres	✅	✅	Microsoft Semantic Kernel Project
Qdrant	✅	✅	Microsoft Semantic Kernel Project
Redis	✅	✅	Microsoft Semantic Kernel Project
SQL Server	✅	✅	Microsoft Semantic Kernel Project
SQLite	✅	✅	Microsoft Semantic Kernel Project
Veränderlich (Im Arbeitsspeicher)	Veraltet (nutzen Sie In-Memory)	nicht zutreffend	Microsoft Semantic Kernel Project
Weaviate	✅	✅	Microsoft Semantic Kernel Project

Vektorspeicher-Konnektoren	Python	Verwendet offiziell unterstütztes SDK	Verantwortlicher / Anbieter
Azure AI Suche	✅	✅	Microsoft Semantic Kernel Project
Cosmos DB MongoDB (vCore)	✅	✅	Microsoft Semantic Kernel Project
Cosmos DB No SQL	✅	✅	Microsoft Semantic Kernel Project
Chroma	✅	✅	Microsoft Semantic Kernel Project
Elasticsearch	Geplant
Faiss	✅	✅	Microsoft Semantic Kernel Project
In-Memory	✅	nicht zutreffend	Microsoft Semantic Kernel Project
MongoDB	✅	✅	Microsoft Semantic Kernel Project
Neon Serverless Postgres	Verwenden von Postgres Connector	✅	Microsoft Semantic Kernel Project
Kiefernzapfen	✅	✅	Microsoft Semantic Kernel Project
Postgres	✅	✅	Microsoft Semantic Kernel Project
Qdrant	✅	✅	Microsoft Semantic Kernel Project
Redis	✅	✅	Microsoft Semantic Kernel Project
SQL Server	✅	Pyodbc	Microsoft Semantic Kernel Project
SQLite	Geplant		Microsoft Semantic Kernel Project
Weaviate	✅	✅	Microsoft Semantic Kernel Project

Vektorspeicher-Konnektoren	Java	Verwendet offiziell unterstütztes SDK	Verantwortlicher / Anbieter
Azure AI Suche	✅	✅	Microsoft Semantic Kernel Project
HSQLDB	Verwenden Sie JDBC	✅	Microsoft Semantic Kernel Project
JDBC	✅	✅	Microsoft Semantic Kernel Project
MySQL	Verwenden Sie JDBC	✅	Microsoft Semantic Kernel Project
Postgres	Verwenden Sie JDBC		Microsoft Semantic Kernel Project
Redis	✅	✅	Microsoft Semantic Kernel Project
SQLite	Verwenden Sie JDBC	✅	Microsoft Semantic Kernel Project
Veränderlich (Im Arbeitsspeicher)	✅	nicht zutreffend	Microsoft Semantic Kernel Project